記憶管理システム（短期・長期記憶）の統合管理コードを改善
- K法抽象化（K1〜K7）と伏線・ナラティブを管理するためのデータベーステーブル（`memory_abstractions` と `long_term_narratives`）を作成。
- 直感的AI、短期記憶と説明可能AI、長期記憶の役割を明確に区別した抽象化関数を追加し、WordPressへの投稿機能とデータベース記録機能を統合。
- 長期の流れやナラティブ、未解決の伏線を考慮した、より包括的なニュースシナリオ生成用プロンプトの設計・改善を行った。
- 開発した記憶管理・シナリオ生成のコードをテストし、正常動作を確認。特に短期記憶（迅速なフィードバックと直感的AIの活用）および長期記憶（過去の重要なデータを要約して抽象化）のバランスが取れた記憶管理フローを構築。
- 抽象化プロセスにおいて、GPTモデルが約800文字程度の詳細かつ十分に情報が含まれるテキストを生成し、それを確実にデータベースに保存できるようにコードを改善。
- シナリオ生成プロンプトに未解決の伏線（ナラティブ）や過去1年間のWEIトレンドを組み込み、これらが日々の記事や記憶フィードバックを通じて継続的に更新されるように仕組みを導入。キリンの突然変異説のような進化や変化・変革の要素を取り入れることで、よりリアルで動的なシナリオ生成が可能になったことを確認。
今後の対応予定
- cronジョブの安定稼働監視を継続し、問題が再発しないことを確認。ジョブの成功・失敗状況を可視化し、異常検知アラートの仕組みを導入予定。
- Cron設定変更の履歴を確実に残すことで、トラブルシューティングや履歴管理を容易にする。
- スクリプトの自動化とログ管理の強化を推進し、運用効率と透明性を高める。
- 新たなシナリオ生成システムが伏線・ナラティブを継続的に活用し、シナリオが動的に進化・深化できるよう定期的に評価・監視を行い、必要に応じてプロンプトや抽象化ルールの調整を実施。
- 記憶管理システムについて、シナリオの継続性やナラティブの深化が維持されているかを評価するレビューサイクルを導入。これによりシステムの自己改善サイクルを継続的に実施し、質の高いシナリオ提供を目指す。